Avanços em machine learning preveem grandes terremotos com meses de antecedência

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Por Ana Silva
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Máquina sismográfica com visualização de dados de terremotos.

São PauloPesquisadores da Universidade do Alasca Fairbanks e da Ludwig-Maximilians-Universität descobriram que a inteligência artificial pode prever grandes terremotos com alguns meses de antecedência. Essa descoberta pode revolucionar a forma como antecipamos terremotos e ajudar a mitigar seus impactos em pessoas e edificações.

Um estudo conduzido por Társilo Girona na UAF revelou que pequenos movimentos tectônicos ocorrem antes de grandes terremotos. Utilizando aprendizado de máquina, eles analisaram dados dos terremotos de Anchorage, em 2018, e Ridgecrest, na Califórnia, em 2019. A equipe identificou atividades sísmicas incomuns três meses antes desses eventos acontecerem.

Principais Descobertas do Estudo:

  • Seismicidade de baixa magnitude durou cerca de três meses em 15% a 25% das regiões afetadas.
  • A probabilidade de grandes eventos sísmicos dentro de 30 dias aumentou para até 85% pouco antes de ocorrerem.
  • Atividade sísmica de baixa magnitude abaixo de 1.5 é um indicador chave de terremotos maiores iminentes.

Pesquisas indicam que uma pressão maior de fluidos nas falhas geológicas pode fazê-las escorregar, provocando pequenos tremores que sugerem a iminência de grandes terremotos. Essa descoberta realça as mudanças na mecânica das falhas antes de terremotos significativos.

Um salto tecnológico na pesquisa sísmica: A aplicação de aprendizagem de máquina revolucionando o estudo dos terremotos. As redes sísmicas modernas geram uma quantidade imensa de dados que agora podem ser analisados minuciosamente em busca de sinais precoces. A aprendizagem de máquina identifica padrões que humanos poderiam não perceber. Computadores rápidos aceleram essas análises, permitindo o monitoramento em tempo real.

Porém, a implementação dessas previsões enfrenta vários desafios. Existem considerações éticas e práticas:

  • Alarmes falsos podem causar pânico desnecessário e desordens econômicas.
  • Previsões falhas podem trazer consequências catastróficas.

O algoritmo desenvolvido por Girona e Drymoni será testado quase em tempo real para resolver esses problemas. É essencial utilizar dados sísmicos anteriores das áreas onde o algoritmo será aplicado para garantir sua precisão e confiabilidade.

Prever terremotos com precisão pode fazer uma grande diferença. Alertas antecipados podem ajudar as pessoas a sair de áreas de risco, reduzir perdas financeiras e salvar vidas. No entanto, é essencial compartilhar essas informações de forma cautelosa para manter a confiança do público.

Esta pesquisa apresenta uma nova abordagem para a preparação contra terremotos utilizando tecnologia avançada. Ao combinar aprendizado de máquina com estudos tradicionais sobre terremotos, conseguimos melhorar a previsão e a resposta a esses eventos naturais.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1038/s41467-024-51596-z

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Társilo Girona, Kyriaki Drymoni. Abnormal low-magnitude seismicity preceding large-magnitude earthquakes. Nature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-51596-z
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